CIO时代学院院长
中国新一代IT产业推进联盟秘书长   姚乐

 

　　尊敬的各位领导、各位专家、各位学员、各位同仁，大家中午好！每次演讲我希望结合一下主题谈一下自己的认识，有些观点不一定成熟和正确，仅供大家参考。

 

 

　　大家都说人工智能的时代已经来临。人工智能和新一代信息技术发展是密切相关的，包括云计算、大数据、移动互联网、物联网等新技术。人工智能的发展有三个基本的条件：算力、算法、数据。算力，今天的云计算，包括芯片技术，这些新的技术发展到今天，给我们提供了足够的计算能力。从CPU到GPU的方式，人工智能的模型训练需要大量的计算能力。算法，过去的基本算法、通用的算法没有太多的改变。但特定领域的算法都是根据数据训练出来的，特别是特定领域的模型，我们都需要根据这些数据去训练出更精准的算法和模型，包括这些参数。数据，数据就是核心。特别是大量各种维度的数据，能够把它关联起来，能够发现这些这些数据里蕴藏的规律。所以云也好，大数据也好是在为人工智能提供算力和算法的基础，而移动互联网和物联网在连接人和物，从而产生这些数据，我们才有大量可供训练的数据。今天的智能推荐，就是通过人的行为数据的采集来做画像，然后来做推荐。还有物联网，机器设备的数据，这些都是要有数据的来源，我们才能基于数据进行机器学习，并发现其中的规律。我们今天的技术很容易把这些数据采集起来。这些技术的构成会使大家都看到一个趋势，整个技术的发展把整个社会带到智能化的社会。

 

　　人工智能是一个方向，每个领域都开始走向智能化，和新一代的信息技术都是关联的。这种技术的连接和互联网的连接密切相关。之前何老师讲，芯片的技术是材料的进步、工艺的进步和结构的进步。对软件来讲，从应用、软件层面看主要是结构的变化。现在云、大、物、移是整个连为一体，像人一样具有感知、存储、计算和发聩的结构。智能化是方向，从工业角度看，1.0是蒸汽机革命，2.0是能源革命，3.0是电子计算机的革命，4.0是自动化。智能化和自动化的区别是什么？我觉得，最大的不同是，自动化只是解决局部的自动化，智能化是解决全流程自动化的问题，更重要的是可以自我选择，参数的选择等等。美国工业互联网的整个底层是基于互联网的架构，未来整个工业朝这样的方向发展。这里面提出了数字孪生的概念，因为随时的采集和数据的处理，这些数据可以实时反馈到虚拟的世界，未来物理世界和虚拟世界是一对孪生兄弟，物理世界在发生的时候就有相应数据采集和应用，只要人类想控制的领域，它的数据就可以在虚拟世界里反应，这里面的规律和模型都是通过数据发现，然后可以指导物理世界，甚至自动的运行。

 

　　真正狭义的人工智能很通俗的，能听、能看、能说话，还有会理解，这就是真正人工智能的技术。能听就是能听懂，比如语音识别；能看就是能看懂，从图像看出来是什么，这是图像识别；还有会说话，只得是语音合成的技术。这些技术也是由于有了云和大数据的技术，使我们做的越来越精准，特别是机器学习和深度学习。深度学习是微软实验室用深度神经网络，把语音识别准确率提高1/3，这样逐步用于图象识别等其他领域。这些是由于新技术带来的对识别等领域的重大进步。其实最难的是理解，我要理解这句话是最难的。人看了这本书，知道其中的意思是什么，意味着什么，这是人工智能最难的领域，也是要突破的。包括IBM的认知计算，也是集中在这个领域，像医生看了很多文献，形成自己的知识和经验。自然语言处理技术NLP是人工智能领域国际前沿的技术，让机器像人一样思考，听懂你的话之后，知道这些话是什么意思，看到这些文章知道是什么意思，NLP在特定领域里面会逐步地接近人的智能。

 

 

　　我们从制造、医疗和交通三个行业大致看一下智能技术应用的未来前景。就制造而言，整个工业互联网到底给我们带来什么，未来是什么样？按照刚刚美国工业互联网联盟CTO Stephen的观点，第一个阶段是在运营方面，产品质量的提高，电力的消耗减少，宕机的时间减少等；第二、第三个阶段就是商业模式的改变，从卖产品到卖服务，甚至按使用付费到按效果付费；第四阶段是基于消费感知的全流程的自动化。前期是机器替代人，这时候还需要大量的人做决策，还有质量监控、设备的运行维护、运营的优化，这些是我们前期所能看到的制造业的变化。到后来工厂可能完全没有人，需要人决策的地方，机器都可以通过全流程数据的采集，通过数据发现它的规律、模型的算法是越来越准，甚至比人都越来越准。还有3D打印技术的使用，自适应的选择，刚刚Stephen也讲了这样的方向。根据这种环境和需求、各种场景的变化，机器会自动选择，包括对你需求的感知，会自动选择这些，这是未来自动化的方向。

 

　　在医疗领域，前期是辅助诊疗，更精准信息的推荐，通过数据的画像来推荐更好的服务。还有辅助诊疗，也是智能的决策，这些都是辅助人更好的去做。我相信，未来机器看病比现在的人看病还要牛，因为它的特定领域里学到的同时关联的东西更多。还有机器人做手术。最重要的是治未病，可能在你得病之前知道你会得什么病，根据大量数据的关联分析表明哪些方面存在关联，或者某几个因素导致得病，在你没得病之前给你提醒，这是未来智能的医疗领域。

 

　　在交通领域，前期可能就是智能的导航，像百度、高德的导航，这种导航出来之后，原来的车载导航就都已经被消灭掉了。车载导航没有实时的数据，现在智能导航都是根据实时数据越来越准，甚至交通的状况可以实时的让你知道。未来的交通里面是精准的导航，你该走哪条路，不仅是智能的导航，是精准的导航。还有无人驾驶，无人驾驶是因为还没有足够的数据，但是对于未来来讲，人还有打盹的时候，机器一定比人更精准，这是未来交通的一个发展趋势。

 

 

　　每个领域的智能化已经在悄然发生。人工智能超过人的智能是历史的必然，这是我认同的一个观点。人的结构毕竟是这么多年进化的，必然有限，任何事物都有生有灭。人工智能在语音语义超过人也是指日可待，但是像通用的人工智能，我会做饭、编程，还会走路、开车，这种通用的人工智能还非常的遥远，所以我们无须杞人忧天。我的观点很多来源于杨学山部长与CIO班学员的座谈，他的研究很深。他的下一本书叫《智能原理》，应该很快会出版，今年年会的时候会请他来做这方面的分享。年会的具体活动动态敬请关注CIO时代APP。